df_sort_axis1_descend = df.sort_index(axis=1,ascending=False) print('data after sort_index(axis = 1,,ascending=False):') print(df_sort_axis1_descend) 按照列名从大到小进行排序 #按照数据进行排序,首先按照D列进行升序排列。 df_data_order0
排序绝对是DataFrame的最常用的操作之一了。df.sort_index()是按索引排序,df.sort_values()是按值排序。两个函数本身都是非常简单的,不过往往会搭配其他函数来使用,比如常常和分组函数groupby来做分组排序。 本章就让我们来看看df.sort_index()以及df.sort_values()的使用方法和详细参数吧。
by 参数不是 sort_index() 的有效参数,因为它是用于 sort_values() 方法来指定按哪一列或多列排序的。 解释为什么by不是dataframe.sort_index()的有效关键字参数: 如上所述,by 参数是 sort_values() 方法的一部分,而不是 sort_index() 的。sort_index() 专门用于按索引排序,因此不需要指定 by 参数。
unsorted_df.sort_index(axis=1,ascending=True,inplace=False,na_position='last')#此时为columns方向升序,inplace指明是否替代原df,na_position指明缺失值的位置('last','first') unsorted_df.sort_index().sort_index(axis=1,ascending=True,inplace=False,na_position='last')#index和colimns同时排序,可以...
91.91-Pandas中DataFrame标签排序sort_index(,P91)是将自己进大厂前花6w买的Python全套数据分析课程,整整6w集,现在拿出来分享给大家,手把手教学,不可能学不会!的第81集视频,该合集共计89集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
示例是pandas.DataFrame,但是pandas.Series也具有sort_values()和sort_index(),因此用法是相同的。 按元素排序sort_values() 使用sort_values()方法根据元素值进行排序。 在第一个参数(by)中指定要排序的列的标签(列名)。 df_s = df.sort_values('state') ...
sort_index和sort_values既是Series类型数据自带的方法,也是DataFrame数据自带的方法。本篇博客以DataFrame为例进行讲述。 1 概览 sort_index和sort_values可以将DataFrame中的数据按照索引及值的大小进行排序。这两个方法所包含的参数及其作用都基本一致。如下表所示: ...
在DataFrame 上,.sort_index(axis=0, by=None, ascending=True) 方法多了一个轴向的选择参数与一个 by 参数,by 参数的作用是针对某一(些)列进行排序(不能对行使用 by 参数)。 注意在使用sort_index对DataFrame进行排序的时候,不能直接对index和columns都含有的字段进行排序,会报错。
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.sort_index方法的使用。
显然上面不是一种好的方法,虽然我们我们需要顾及这个数据的id不是自变量,不能加入训练,又要顾及读入数据会默认有一个index(行id),0,1,2,3……我们可以不使用默认的index,认为指定行名,就像指定数据库的键值(要求唯一)。怎么办呢, 法一:文件读入阶段 ...